High-density controlled environment agriculture (CEA-HD) air distribution optimization using computational fluid dynamics (CFD)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the indoor environment of a small-scale high-density controlled environment agriculture (CEA-HD) space was simulated using computational fluid dynamics.Spatial modelling of the indoor environment considering the influential phenomena (e.g.transpiration and photosynthesis) over the indoor temperature, relative humidity, carbon dioxide (CO2) concentration, and airflow velocity is still challenging.These indoor environment conditions were computed for a 3D model of a CEA-HD experimental space while simultaneously modelling crop airflow impingement, transpiration and photosynthesis.The crops being grown were represented in the model as porous media zones and their exchanges with the indoor air were modelled using user defined functions.The air distribution parameters and configuration were optimized using a simplified 2D model to overcome the steep computational time, and associated cost, of 3D simulation.The objective function of the optimization problem relied on a correlation analysis of the simulation output.The optimization of the 2D model yielded an airfoil configuration that reduced the mean airflow speed and relative humidity variations between the cultivation tiers while achieving higher mean velocities ( 1.9 ms -1 ) at a lower inlet speed (8 ms -1 ).The proposed modelling and optimization approach is a small step forward towards model-based design and operation of CEA-HD production spaces.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle